Orientador: Francisco José ArnoldDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de TecnologiaResumo: A correção dinâmica de frequências dos sinais que acionam dispositivos piezelétricos é um procedimento importante para garantir a eficiência da operação de conversão realizada pelos transdutores. Usualmente são empregados circuitos eletrônicos para a correção, mas há também, possibilidades por meio do emprego de softwares, embora ainda pouco exploradas na literatura. Este trabalho tem como objetivo criar uma ferramenta de correção dinâmica de frequência baseada em técnicas de Inteligência Artificial (IA), com o intuito de minimizar o tempo gasto de correção bem como o custo computacional. Este trabalho está dividido em duas partes, sendo a primeira delas a criação um sistema que utiliza ferramentas da Inteligência Artificial, como árvores de decisão, e mecanismos de poda (Alpha e Beta) para fazer uma busca e correções, em uma base de dados já pré-selecionada. Esta base é composta por 14 arquivos, que contém valores da frequência em relação à uma impedância associada. A segunda parte consiste no desenvolvimento de um código de comunicação entre o sistema de correção e o sistema de oscilação através da integração do sistema de correção com o hardware. O sistema foi testado a partir de buscas realizadas em arquivos criados a partir de simulações de circuitos elétricos equivalentes de um transdutor. Os resultados obtidos demonstraram que as técnicas de IA possuem um alto desempenho no processamento das frequências, bem como uma redução do custo computacionalAbstract: Dynamic frequency correction of the signals that drive piezoelectric devices is an important procedure to ensure the efficiency of the conversion operation performed by the transducers. The electronic circuits are usually used for corrections, but there are also possibilities by means of software, although they are still little explored in the literature. This work aims to create a dynamic frequency correction tool based on Artificial Intelligence (AI) techniques, in order to minimize the correction time as well as the computational cost. There are two parts in this work and the first one is the creation of a system that uses Artificial Intelligence tools, such as decision trees, and pruning mechanisms (Alpha and Beta) to do a tracking and frequency corrections, in a database already pre- selected. This base is composed by 14 files, which contains frequency values in relation to an associated impedance. The second part consists on the development of a communication code between the correction system and the oscillation system through the integration of the correction system with the hardware. The system was tested from tracking performed on files created from simulations of equivalent electrical circuits of a transducer. The obtained results have shown that the IA techniques have a high performance in the frequency processing, as well as a reduction of the computational costMestradoSistemas de Informação e ComunicaçãoMestre em Tecnologia